Formazione Online | Python Energy Avanzato: modelli predittivi ingegnerizzati di forecasting

Python Energy Avanzato: modelli predittivi ingegnerizzati di forecasting


Creare modelli avanzati basati di Deep Learning utilizzando la metodologia standard CRISP-DM per prevedere la produzione, domanda e prezzo di EE e Gas

Formazione Online
  • 21 Set 2023 > 27 Set 2023
  • 14 ore
  • Attestato di partecipazione

Iscriviti

Se hai bisogno di sviluppare modelli previsionali avanzati, performanti e ingegnerizzati per ottimizzare il portafoglio, allora questo è il corso che fa al caso tuo.

Due giornate caratterizzate da esempi, applicazioni pratiche ed esercitazioni al PC per comprendere come Python può aiutarti a creare modelli innovativi avanzati anche su big data che permettono di combinare moltissime variabili esterne al fine di prevedere in modo automatico moltissime serie storiche della produzione, del consumo e del prezzo dell’energia.

Potrai contare sulle competenze pratiche di un professionista della materia con una consolidata esperienza nella programmazione in Python applicata al mercato energetico.

Il corso è strutturato in esercitazioni con supporto feed-back immediato da parte del docente, quindi, per la buona riuscita del corso è necessario presentarsi muniti PC con già istallato Python.

L’ultima esercitazione del corso simula una nostra partecipazione a una challenge mondiale sulla previsione del prezzo dell’energia elettrica: misuriamo quanto siamo diventati bravi!

 

Per ottenere il massimo profitto dalla partecipazione è necessario avere una conoscenza di base di python e dei modelli di machine learning..

Per prepararti al meglio e utilizzare le potenzialità offerte da Python, iscriviti al percorso completo:

A chi si rivolge


Il corso si rivolge a chi ha già delle conoscenze avanzate in Python e di base dei modelli di Machine Learning all’interno del:

  • Ufficio Forecasting
  • Ufficio Logistica/supply
  • Ufficio Trading
  • Ufficio Portfolio Management
  • Ufficio Risk Management

Perché partecipare


Partecipa al corso per

  • costruire previsioni efficaci e avanzate con Python e valutarne l’efficacia rispetto alle prestazioni richieste
  • impostare modelli di deep learning che rappresentano
  • lo stato dell’arte per la previsione di serie storiche di domanda e prezzo
  • applicare modelli di Deep Learning su big data, ossia su milioni di serie storiche che dipendono in modo complesso da tante variabili esterne esogene

Programma


21 settembre 2023

9.30 – 17-30

LA METODOLOGIA STANDARD CRISP-DM PER LA REALIZZAZIONE DEI PROGETTI ANALITICI E I MODELLI DI DEEP LEARNING DI FORECASTING

Forecast nel mercato energetico: intro

  • Check Python, librerie e tools
  • Introduzione ai modelli Deep Learning: perché e quando utilizzarli
  • Introduzione alle variabili esogene

Forecast nel mercato energetico: i modelli di breve medio e lungo termine

  • Impatto delle variabili meteo-climatiche sulla produzione, consumo e prezzo dell’energia
  • Quali modelli utilizzare in presenza di tante variabili esogene
  • Quali modelli utilizzare in presenza di tante serie storiche da prevedere
  • Quali modelli utilizzare in funzione dell’orizzonte temporale

Forecast nel mercato energetico: modelli di deep learning base

  • Modelli basati sul clustering di serie storiche
  • Modelli basati su reti Feed Forward Neural Networks
  • Modelli basati su reti Convolutional Neural Networks
  • Esercitazione: previsione del prezzo dell’energia elettrica

 

27 settembre 2023

9.30 – 17-30

COSTRUIRE MODELLI DI DEEP LEARNING AVANZATI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING SU BIG DATA

Forecast nel mercato energetico: modelli avanzati di deep learning

  • Modelli Ibridi
  • Modelli avanzati su big data
  • Esercitazione: quanto siamo diventati bravi? costruiamo un modello simulando di partecipare a una challenge mondiale sulla previsione del prezzo dell’energia elettrica!
Scarica programma

Date e sedi


Python Energy Avanzato: modelli predittivi ingegnerizzati di forecasting21 Set 2023 > 27 Set 2023
1.599,00 €
14 ore

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